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La IA aumenta un 15% la detección de cáncer de mama en cribados
El estudio ha estado liderado por un grupo de radiólogos especializados en mama pertenecientes a la Seram
Radióloga haciendo prueba de mama.
20 mar 2026. 13.50H
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POR REDACCIÓN MÉDICA
Un grupo de radiólogos especializados en mama pertenecientes a la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram), como Esperanza Elías Cabot, Sara Romero Martín, José Luis Raya Povedano y Marina Álvarez Benito, han publicado un estudio pionero en la revista Nature Medicine titulado “AI-based triage and decision support in mammography and digital tomosynthesis for breast cancer screening: a paired noninferiority trial”. El trabajo demuestra que la inteligencia artificial (IA) puede transformar el cribado de cáncer de mama, aumentando la detección de tumores y reduciendo de forma muy significativa la carga de trabajo de los profesionales.
El trabajo, liderado por investigadores del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y el IMIBIC, evalúa en un entorno real el uso de sistemas de IA como herramienta de triaje y apoyo a la decisión clínica en mamografía y tomosíntesis digital. Se trata de un ensayo clínico prospectivo con 31.301 mujeres participantes, en el que se detectaron un total de 252 cánceres, lo que lo convierte en uno de los estudios más amplios realizados hasta la fecha en este ámbito.
Los resultados muestran que el uso de IA permite reducir en un 63,6 por ciento el volumen de lecturas realizadas por radiólogos (casi 40.000 lecturas menos), al identificar de forma segura los estudios de bajo riesgo que pueden clasificarse como normales sin necesidad de revisión humana.
En concreto, la estrategia con IA permitió que solo el 36,4 por ciento de las mamografías fueran revisadas por radiólogos (11.384 estudios), frente al 100 por ciento en el modelo convencional. Además, “la estrategia basada en IA logró incrementar la tasa de detección de cáncer en un 15,2 por ciento, pasando de 6,3 a 7,3 casos por cada 1.000 mujeres cribadas. Esto supuso detectar 228 cánceres frente a 198 con el método estándar”, comenta la Dra. Álvarez.
Este aumento se observó tanto en tumores invasivos como en carcinomas in situ, con un 10,1 por ciento más de tumores invasivos y un 35 por ciento más de carcinomas in situ detectados, incluyendo lesiones en estadios más tempranos y potencialmente con mejor pronóstico.
El estudio valora un modelo innovador de cribado parcialmente automatizado: los casos considerados de bajo riesgo por la IA (aproximadamente el 70 por ciento de los estudios, casi 20.000 exploraciones) no requieren lectura por el radiólogo, mientras que los estudios con mayor probabilidad de cáncer son evaluados mediante doble lectura apoyada por IA.
“Este enfoque permite optimizar los recursos disponibles en un contexto marcado por el aumento de la demanda asistencial y la escasez de especialistas, sin comprometer la calidad diagnóstica. Además, esto facilita la ampliación del cribado a otros grupos de edad siguiendo las recomendaciones de las nuevas guías europeas, así como la inclusión de la tomosíntesis como prueba de cribado”, explica la Dra. Álvarez.
La estrategia con IA mostró un ligero aumento en la tasa de “recalls” (pruebas adicionales), que pasó del 4,8 por ciento al 5,5 por ciento. Sin embargo, el valor predictivo positivo se mantuvo prácticamente idéntico (13,2 por ciento), lo que indica que la eficiencia diagnóstica global no se vio comprometida.
Además, la IA permitió detectar 54 cánceres que no habrían sido identificados con la estrategia convencional, frente a 24 casos detectados solo por el método estándar. Se destaca que estos resultados confirman el papel de la inteligencia artificial como aliada en la práctica clínica, no como sustituto, permitiendo a los especialistas centrarse en los casos más complejos y mejorar la eficiencia global de los programas de cribado.
Asimismo, subrayan la necesidad de seguir investigando aspectos clave como la seguridad, la validación en otros entornos y las implicaciones éticas de los modelos de lectura automatizada.
El ensayo clínico AITIC se llevó a cabo entre marzo de 2022 y enero de 2024 en el programa poblacional de cribado de cáncer de mama en Córdoba, e incluyó tanto mamografía digital (55 por ciento) como tomosíntesis (45 por ciento). La edad media de las participantes fue de 59 años.
El sistema de inteligencia artificial utilizado fue capaz de analizar imágenes mamográficas y asignar niveles de riesgo, facilitando la toma de decisiones clínicas y permitiendo excluir con seguridad un gran volumen de estudios de bajo riesgo. Este trabajo sitúa a la radiología de mama española en la vanguardia internacional de la investigación en IA aplicada a la salud.
El trabajo, liderado por investigadores del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y el IMIBIC, evalúa en un entorno real el uso de sistemas de IA como herramienta de triaje y apoyo a la decisión clínica en mamografía y tomosíntesis digital. Se trata de un ensayo clínico prospectivo con 31.301 mujeres participantes, en el que se detectaron un total de 252 cánceres, lo que lo convierte en uno de los estudios más amplios realizados hasta la fecha en este ámbito.
Más detección con menos carga asistencial
Los resultados muestran que el uso de IA permite reducir en un 63,6 por ciento el volumen de lecturas realizadas por radiólogos (casi 40.000 lecturas menos), al identificar de forma segura los estudios de bajo riesgo que pueden clasificarse como normales sin necesidad de revisión humana.
En concreto, la estrategia con IA permitió que solo el 36,4 por ciento de las mamografías fueran revisadas por radiólogos (11.384 estudios), frente al 100 por ciento en el modelo convencional. Además, “la estrategia basada en IA logró incrementar la tasa de detección de cáncer en un 15,2 por ciento, pasando de 6,3 a 7,3 casos por cada 1.000 mujeres cribadas. Esto supuso detectar 228 cánceres frente a 198 con el método estándar”, comenta la Dra. Álvarez.
Este aumento se observó tanto en tumores invasivos como en carcinomas in situ, con un 10,1 por ciento más de tumores invasivos y un 35 por ciento más de carcinomas in situ detectados, incluyendo lesiones en estadios más tempranos y potencialmente con mejor pronóstico.
Un nuevo modelo de cribado parcialmente automatizado
El estudio valora un modelo innovador de cribado parcialmente automatizado: los casos considerados de bajo riesgo por la IA (aproximadamente el 70 por ciento de los estudios, casi 20.000 exploraciones) no requieren lectura por el radiólogo, mientras que los estudios con mayor probabilidad de cáncer son evaluados mediante doble lectura apoyada por IA.
“Este enfoque permite optimizar los recursos disponibles en un contexto marcado por el aumento de la demanda asistencial y la escasez de especialistas, sin comprometer la calidad diagnóstica. Además, esto facilita la ampliación del cribado a otros grupos de edad siguiendo las recomendaciones de las nuevas guías europeas, así como la inclusión de la tomosíntesis como prueba de cribado”, explica la Dra. Álvarez.
Impacto clínico y futuro de la radiología
La estrategia con IA mostró un ligero aumento en la tasa de “recalls” (pruebas adicionales), que pasó del 4,8 por ciento al 5,5 por ciento. Sin embargo, el valor predictivo positivo se mantuvo prácticamente idéntico (13,2 por ciento), lo que indica que la eficiencia diagnóstica global no se vio comprometida.
Además, la IA permitió detectar 54 cánceres que no habrían sido identificados con la estrategia convencional, frente a 24 casos detectados solo por el método estándar. Se destaca que estos resultados confirman el papel de la inteligencia artificial como aliada en la práctica clínica, no como sustituto, permitiendo a los especialistas centrarse en los casos más complejos y mejorar la eficiencia global de los programas de cribado.
Asimismo, subrayan la necesidad de seguir investigando aspectos clave como la seguridad, la validación en otros entornos y las implicaciones éticas de los modelos de lectura automatizada.
Metodología del estudio AITIC
El ensayo clínico AITIC se llevó a cabo entre marzo de 2022 y enero de 2024 en el programa poblacional de cribado de cáncer de mama en Córdoba, e incluyó tanto mamografía digital (55 por ciento) como tomosíntesis (45 por ciento). La edad media de las participantes fue de 59 años.
El sistema de inteligencia artificial utilizado fue capaz de analizar imágenes mamográficas y asignar niveles de riesgo, facilitando la toma de decisiones clínicas y permitiendo excluir con seguridad un gran volumen de estudios de bajo riesgo. Este trabajo sitúa a la radiología de mama española en la vanguardia internacional de la investigación en IA aplicada a la salud.
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